Nvidia正在建议其某条GPU产品线的用户采取一种缓解措施，该措施可能会使性能下降最高10%，以保护用户免受可能破坏工作项目甚至引发其他安全漏洞的攻击。这一举措是对研究人员针对Nvidia RTX A6000显卡的攻击演示作出的回应。这款广泛用于高性能计算的显卡在许多云服务中均可获得，研究人员发现的漏洞使得显卡易受Rowhammer攻击——这是一种利用DRAM芯片模块物理缺陷的攻击类型。

Rowhammer攻击通过反复快速访问特定内存行，改变或破坏内存中的数据。通过精心选择的行反复访问，攻击会在相邻行诱导比特翻转，即将数字0转化为1或反之。此前，Rowhammer攻击仅被证明可针对用于通用计算任务的CPU内存芯片。

如同造成脑部灾难性损伤

这一局面上周发生了变化，研究人员展示了名为GPUhammer的首个成功针对独立显卡的Rowhammer攻击。传统上，显卡主要用于图形渲染和密码破解，近年来却成为高性能计算、机器学习、神经网络等AI应用的主力设备。在AI和高性能计算（HPC）热潮中，没有哪家公司比Nvidia受益更多。上周，Nvidia成为首家市值突破4万亿美元的公司。尽管研究人员仅针对A6000进行了演示，但研究人员认为该攻击可能同样适用于Nvidia的其他显卡。

研究人员的演示攻击能够篡改深度神经网络模型，这些模型用于自动驾驶、医疗应用和医学影像分析（如MRI扫描）。GPUHammer会改变模型权重指数部分的一个比特——例如在y中，浮点数表示为x乘以2的y次方。

单比特翻转会使指数值增加16，导致模型权重变动达2^16倍，使模型准确率从80%骤降至0.1%。多伦多大学助理教授Gururaj Saileshwar（该学术论文共同作者）表示：“这就像对模型造成灾难性脑损伤：只需一个比特翻转，准确率就会从80%暴跌至0.1%，使其完全失效。”

Saileshwar在邮件中写道：“如此严重的准确率下降可能导致自动驾驶汽车将停车标志误认为50英里/小时限速标志，或无法识别行人；医疗模型可能误诊患者；安全分类器可能无法检测恶意软件。”

对此，Nvidia建议用户实施一种可能导致整体性能下降最高10%的防御措施。研究人员测试的机器学习推理任务中，3D U-Net ML模型受影响最大。该模型用于医疗影像等众多高性能计算任务。

性能下降源于GPU与内存模块间带宽减少，研究人员估计降幅为12%。此外，内存容量总体损失达6.25%，无论任务类型如何。对需要大量内存访问的应用，性能下降将最为显著。

研究人员在学术论文中提供了不同任务的开销分析。

Rowhammer攻击威胁着家用或办公室电脑中的内存，但近年来多数研究聚焦于云环境。这是由于云环境常将同一物理CPU或GPU分配给多个用户，恶意攻击者可在云实例中运行Rowhammer代码，篡改其他云客户数据。Saileshwar指出，亚马逊AWS及Runpod、Lambda Cloud等较小提供商均提供A6000实例。（他补充称，AWS已启用可阻止GPUhammer的防护措施。）

不同于传统的Rowhammer攻击

Rowhammer攻击因多种原因难以实施。首先，GPU从GDDR（图形双倍数据率）内存模块获取数据，这些模块物理位于显卡板上，而非与CPU分离的DDR（双倍数据率）模块。典型GDDR板内数千个存储单元的专有物理映射与DDR模块完全不同，这意味着成功攻击所需的锤击模式也完全不同。此外，GPU的物理地址即使对特权用户也隐藏，使逆向工程更加困难。

GDDR模块还具有高达DDR四倍的内存延迟和更快的刷新速率。Rowhammer攻击利用的一个物理特性是，对DRAM行的高频访问会扰乱相邻行电荷，导致比特翻转。高延迟下诱导比特翻转更加困难。GDDR模块还包含专有缓解措施，可能进一步阻碍Rowhammer攻击。

针对GPUhammer，Nvidia上周发布了安全公告，提醒用户启用名为系统级错误校正码（ECC）的防护措施。ECC通过在内存芯片中数据位旁存储冗余控制位（称为内存字）实现，CPU和GPU利用这些字快速检测和纠正翻转的比特。

基于Nvidia Hopper和Blackwell架构的GPU已默认启用ECC，其他架构则未默认启用。启用防护的方法因架构而异。可通过系统BMC（基板管理控制器）和Redfish等软件检查数据中心Nvidia GPU的“ECCModeEnabled”状态。也可通过带内方法，利用系统CPU探测GPU确认ECC状态。

Saileshwar在邮件中解释了该防护的局限性：

在Nvidia A6000等显卡上，ECC通常使用SECDED（单比特错误纠正、双比特错误检测）代码。这意味着单比特错误会自动由硬件纠正，双比特错误会被检测并标记，但不会被纠正。迄今为止，我们检测到的所有Rowhammer比特翻转均为单比特错误，因此ECC足以作为缓解措施。但如果Rowhammer在ECC代码字中引发3个或更多比特翻转，ECC可能无法检测到，甚至导致误纠正和静默数据损坏。因此，使用ECC作为缓解措施如同一把双刃剑。

Saileshwar表示，其他Nvidia芯片也可能面临相同攻击。他特别指出Nvidia Ampere架构中的基于GDDR6的显卡，这些显卡用于机器学习和游戏。较新的显卡如H100（配备HBM3）或RTX 5090（配备GDDR7）内置ECC，即错误检测直接集成在内存芯片中。

“这可能提供更好的比特翻转防护，”Saileshwar表示，“但这些防护尚未经过针对性Rowhammer攻击的充分测试，因此虽然可能更稳健，但漏洞仍无法排除。”

自Rowhammer发现以来的十年间，GPUhammer是首款对独立显卡内存实施比特翻转的变种，也是首款针对GDDR6显卡内存模块的攻击。此前所有攻击均针对CPU内存芯片，如DDR3/4或LPDDR3/4。

这包括2018年的一个Rowhammer变种。尽管该变种使用GPU作为攻击工具，但目标内存仍为LPDDR3/4芯片。GDDR内存的外形规格不同，遵循不同标准，并焊接到显卡板上，而LPDDR则位于与CPU分离的硬件芯片上。

除Saileshwar外，GPUhammer的研究团队还包括多伦多大学的Chris S. Lin和Joyce Qu。他们将于下月在2025年Usenix安全会议上展示研究成果。

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